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Enregistrement W4302425094 · doi:10.22329/csw.v23i1.7590

Op-Ed: Failing to Bend the Arc of the Moral Universe? Dr. King, Newton, Piaget, and Social Work

2022· article· en· W4302425094 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Castillo, Brad Lundahl, Kristina Moleni, Laurie Blackman

Notice bibliographique

RevueCritical Social Work · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngroups and outgroupsPrivilege (computing)SociologySocial psychologyPsychologyLawEpistemologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve a more just universe, the momentum and historical forces of racism, sexism, heterosexism, privilege, etc. must be met with equal and opposite forces through policies, structures, and the courageous acts and voices of many. Dr. King’s claim that “the moral universe bends toward justice” is joined with Newton’s Laws of Motion where arcs only bend through external forces. Bending the arc necessitates a large membership, including social workers. Membership in a group confers advantages while simultaneously ushering in implicit biases against those outside of the group ultimately disadvantaging both groups. Educating tomorrow’s social workers necessarily involves ingroup and outgroup membership, instructors and students. We argue well-meaning social work educators often act against Social Work’s mission of producing a cadre of individuals who will pull the arc toward social and economic justice. Students in social work programs, eager to pull on the moral arc, are often criticized for being inexperienced and not further along in their “woke” development. Criticism may discourage students, thereby losing needed ingroup members. Students are canceled. Algebra, evolutionary theory, and cognitive development theories provide guidelines for unifying social work educators and students to promote Dr. King’s vision.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0160,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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